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借hbase-rdd二次開發談如何在Spark Core之上擴建自己的模塊

開發 架構 Spark
我是51CTO學院講師張敏,在51CTO學院 “4.20 IT充電節”(4月19~20日) 到來之際,和大家分享一下Spark Core之上擴建自己的模塊的經驗。

我是51CTO學院講師張敏,在51CTO學院 “4.20 IT充電節”(4月19~20日) 到來之際,和大家分享一下Spark Core之上擴建自己的模塊的經驗。正文來啦~~~

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hbase-rdd是一個構建在SparkContext基礎之上的用于對Hbase進行增刪改查的第三方開源模塊,目前***版本為0.7.1。目前該rdd在操作hbase時,默認調用隱式方法。

 

  1. implicitdef stringToBytes(s: String): Array[Byte] = {  
  2. Bytes.toBytes(s)  

將RDD的key轉換成字節b,然后調用Hbase的put(b)方法保存rowkey,之后將RDD的每一行存入hbase。

在軌跡圖繪制項目數據計算中,我們考慮到hbase的rowkey的設計——盡量減少rowkey存儲的開銷。雖然hbase-rdd最終的rowkey默認都是采用字節數組,但這個地方我們希望按自己的方式組裝rowkey。使用MD5(imei)+dateTime組成的字節數組作為rowkey。因此默認的hbase-rdd提供的方法是不滿足我們存儲需求的,需要對源代碼進行修改。在toHbase方法中,有一個convert方法,該方法將對RDD中的每一行數據進行轉化,使用RDD中的key生成Put(Bytes.toBytes(key))對象,該對象為之后存儲Hbase提供rowkey。

在convert函數中,對其實現進行了改造,hbase-rdd默認使用stringToBytes隱式函數將RDD的String類型的key轉換成字節數組,這里我們需要改造,不使stringToBytes隱式方法,而是直接生成字節數據。

 

  1. protected def convert(id: String, values: Map[String, Map[String, A]], put: PutAdder[A]) = {  
  2. val strs = id.split("," 
  3. val imei = strs {0}  
  4. val dateTime = strs {1}  
  5. val b1 = MD5Utils.computeMD5Hash(imei.getBytes())  
  6. val b2 = Bytes.toBytes(dateTime.toLong)  
  7. val key = b1.++(b2)  
  8. val p = new Put(key)//改造  
  9. var empty = true  
  10. for {  
  11. (family, content) <- values  
  12. (key, value) <- content  
  13. } {  
  14. empty = false  
  15. if (StrUtils.isNotEmpty(family) &&StrUtils.isNotEmpty(key)) {  
  16. put(p, family, key, value)  
  17.  
  18.  
  19. if (empty) None else Some(new ImmutableBytesWritable, p)  

這樣就實現了使用自己的方式構建rowkey,當然基于此思想我們可以使用任意的方式構建rowkey。

在使用hbase-rdd插件的過程中,我在思考,默認的RDD上是沒有toHbase方法的,那為什么引入hbase-rdd包之后,RDD之上就有toHbase方法了?經過查看源碼,發現hbase-rdd包中提供了兩個隱式方法:

  1. implicitdef toHBaseRDDSimple[A](rdd: RDD[(String, Map[String, A])])(implicit writer: Writes[A]): HBaseWriteRDDSimple[A] =new HBaseWriteRDDSimple(rdd, pa[A]) 
  2. implicit def toHBaseRDDSimpleTS[A](rdd: RDD[(String, Map[String, (A, Long)])])(implicit writer: Writes[A]): HBaseWriteRDDSimple[(A, Long)] =new HBaseWriteRDDSimple(rdd, pa[A]) 

這兩個方法在發現RDD上沒有toHbase方法時會自動嘗試調用,從隱式定義中嘗試找到解決方案,嘗試之后發現有定義toHBaseRDDSimple隱式方法,于是調用該隱式方法新建HBaseWriteRDDSimple類,返回hBaseWriteRDDSimple,而在hBaseWriteRDDSimple對象中是有toHbase方法的,因此在引入hbase-rdd之后,可以發現原本沒有toHbase方法的RDD上有toHbase方法了。這一切都要歸功于Scala強大的隱式轉換功能。

那明白了原理,是否我們可以基于RDD寫自己的模塊,說干就干!

***步:新建Trait

 

  1. traitHaha{ 
  2. implicitdef gaga[A](rdd: RDD[String]): Hehe= 
  3. newHehe(rdd) 

第二步:新建Hehe類

 

  1. final  class Hehe(rdd:RDD[String]) { 
  2. def wow(tableName:String,family:String): Unit ={ 
  3. println("---------------------------------------------"
  4. println("tableName:"+tableName+" - family:"+family) 
  5. println("size:"+rdd.count()) 
  6. rdd.collect().foreach(data=>println(data)) 
  7. println("---------------------------------------------"
  8.    } 

第三步:新建包對象

  1. package object test extends Haha 

第四步:新建test類

 

  1. object Test{ 
  2. def main(args: Array[String]) { 
  3. valsparkConf = new SparkConf().setAppName("Test"
  4. valsc = new SparkContext(sparkConf) 
  5. sc.makeRDD(Seq("one","two","three","four")).wow("taskDataPre","T"
  6.   } 

項目結構圖:

借hbase-rdd二次開發談如何在Spark Core之上擴建自己的模塊

運行效果圖:

借hbase-rdd二次開發談如何在Spark Core之上擴建自己的模塊

希望對大家以后的開發有幫助,同時借鑒本案例,在Spark Core之上構建自己的小模塊。

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責任編輯:未麗燕 來源: 51CTO學院
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